데이터 시각화 라이브러리는 “학습 곡선 · 인터랙션 · 라이선스”에 따라 프로젝트 적합도가 달라집니다. 2025년 GitHub 스타·다운로드·업데이트 빈도를 기준으로 D3.js, Chart.js, Apache ECharts, Plotly.js, Highcharts, Vega-Lite, Recharts 일곱 가지를 핵심 포인트별로 정리했습니다.
D3.js
• 저수준 SVG·Canvas·WebGL 매핑 API로 무한 커스터마이징이 가능하지만 학습 곡선이 가장 가파릅니다.
• 2024년 v8 업데이트로 d3-selection·d3-transition 성능이 30 % 개선.
Chart.js v5
• 8종 기본 차트와 플러그인 시스템을 제공해 5분 만에 라인·파이·바 차트를 그릴 수 있습니다.
• 2025년 v5에서는 .renderAsync()가 추가돼 대용량 데이터도 끊김 없이 렌더링.
Apache ECharts
• 중국 Baidu가 시작해 지리 데이터·3D Globe 지원이 뛰어납니다.
• 옵션 기반 구성이라 복잡한 그래프도 JSON 한 개로 끝.
Plotly.js 2.x
• Python·R·JS 모두 연동되며, 드래그 줌·호버가 기본 내장돼 대시보드 제작 속도가 빠릅니다.
• MIT 라이선스이나, 엔터프라이즈 인증 & 협업은 Plotly Cloud 유료 플랜 필요.
Highcharts 11
• 주식·재무 차트에 특화된 모듈과 고정밀 타임시리즈 지원.
• 비-오픈소스 상업 라이선스로 1 도메인 US$ 535(2025년 기준).
Vega-Lite 6
• 선언형 JSON 스펙으로 통계적 시각화를 손쉽게 표현, 파이썬 Altair와 궁합이 좋습니다.
• 2025년 자동 레이아웃 엔진이 도입돼 복합 그래프 배치가 간단해졌습니다.
Recharts 3(for React)
• React 컴포넌트 방식으로 JSX에 바로 삽입, 상태 관리와 궁합이 뛰어납니다.
• <ResponsiveContainer> 한 줄로 모바일 대응 끝.
비교 표 & 선택 가이드
| 라이브러리 | 학습 난이도 | 인터랙션 | 라이선스 |
|---|---|---|---|
| D3.js | ★★★★☆ | 커스텀 무제한 | BSD-3 |
| Chart.js | ★☆☆☆☆ | 기본 | MIT |
| ECharts | ★★☆☆☆ | 풍부 | Apache-2.0 |
| Plotly.js | ★★☆☆☆ | 풍부 | MIT |
| Highcharts | ★★★☆☆ | 풍부 | 상업용 유료 |
| Vega-Lite | ★★☆☆☆ | 중간 | BSD-3 |
| Recharts | ★☆☆☆☆ | 중간 | MIT |
선택 팁:
• 풀 커스터마이징 → D3.js
• 대시보드·데이터 앱 → Plotly.js / ECharts
• React SPA → Recharts
• 신속한 비주얼 프로토타입 → Chart.js / Vega-Lite
• 기업 보고서·금융 → Highcharts
FAQ
Q. 대용량(1 백만 포인트) 데이터엔 어떤 라이브러리가 좋을까요?
A. 캔버스·WebGL 백엔드를 지원하는 ECharts large=true 옵션이나 Plotly WebGL 모드가 권장됩니다.
Q. GPL 코드와 함께 배포해도 되나요?
A. MIT·BSD 라이브러리는 문제없지만, Highcharts 상업 라이선스는 소스 공개 여부와 무관하게 별도 구매해야 합니다.
맺음말
프로젝트 목표·팀 스킬·예산을 명확히 하면 위 데이터 시각화 라이브러리 7종 중 최적 솔루션을 쉽게 고를 수 있습니다. 지금 GitHub 예제를 클론해 직접 손에 맞는 툴을 테스트해 보세요!